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目的 构建并验证环孢素血药浓度超限列线图预测模型,筛选血药浓度超限的高危人群,提高环孢素治疗的安全性.方法 回顾性分析2019 年10 月—2022年 10 月西安国际医学中心医院服用环孢素并接受血药浓度监测的 207 例住院患者的临床资料,采用Logistic回归方程分析环孢素血药浓度超限的影响因素,构建列线图预测模型,并对该模型进行评估.结果 日剂量、合用唑类抗真菌药是环孢素血药浓度低于正常值下限的独立影响因素;日剂量、肾功能不全、合用达那唑、合用糖皮质激素、合用唑类抗真菌药是环孢素血药浓度超出正常值上限的独立影响因素.根据所筛选出的 5 项环孢素血药浓度超出正常值上限的独立影响因素,建立了环孢素血药浓度超限的列线图预测模型,该模型的 C-index 指数为 0.841,表明该列线图模型具有较好的区分度,对该模型进行验证后发现预测值和观察值基本一致,表明该列线图预测模型具有较好的一致性.结论 构建的环孢素血药浓度超限列线图预测模型有良好的区分度及一致性,具有较高的临床应用价值,可甄别易发生环孢素血药浓度超限的高危人群,有目的性地开展血药浓度监测,提高药物治疗安全性.

作者:史金平;袁海玲

来源:现代药物与临床 2023 年 38卷 8期

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作者:
史金平;袁海玲
来源:
现代药物与临床 2023 年 38卷 8期
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环孢素 血药浓度 影响因素 列线图预测模型 日剂量 肾功能不全 cyclosporine blood concentration influencing factors nomogram prediction model daily dose renal insufficiency
目的 构建并验证环孢素血药浓度超限列线图预测模型,筛选血药浓度超限的高危人群,提高环孢素治疗的安全性.方法 回顾性分析2019 年10 月—2022年 10 月西安国际医学中心医院服用环孢素并接受血药浓度监测的 207 例住院患者的临床资料,采用Logistic回归方程分析环孢素血药浓度超限的影响因素,构建列线图预测模型,并对该模型进行评估.结果 日剂量、合用唑类抗真菌药是环孢素血药浓度低于正常值下限的独立影响因素;日剂量、肾功能不全、合用达那唑、合用糖皮质激素、合用唑类抗真菌药是环孢素血药浓度超出正常值上限的独立影响因素.根据所筛选出的 5 项环孢素血药浓度超出正常值上限的独立影响因素,建立了环孢素血药浓度超限的列线图预测模型,该模型的 C-index 指数为 0.841,表明该列线图模型具有较好的区分度,对该模型进行验证后发现预测值和观察值基本一致,表明该列线图预测模型具有较好的一致性.结论 构建的环孢素血药浓度超限列线图预测模型有良好的区分度及一致性,具有较高的临床应用价值,可甄别易发生环孢素血药浓度超限的高危人群,有目的性地开展血药浓度监测,提高药物治疗安全性.